歪んだ変数を検出する
var1、var2、var3 の3つの変数を含む data というデータセットを用意しました。これらの分布を探索していきます。
seaborn の関数呼び出しの前にある plt.subplot(...) は、1つの図に複数のサブプロットを配置できるようにするためのものです。ここは変更する必要はありません。
seaborn と matplotlib.pyplot はそれぞれ sns と plt として読み込まれています。コンソールでデータセットを自由に確認してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
var1の分布をプロットします。var2の分布をプロットします。var3の分布をプロットします。- プロットを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot distribution of var1
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(data['____'])
# Plot distribution of var2
plt.____(3, 1, 2); sns.____(____)
# Plot distribution of var3
____
# Show the plot
plt.____()